АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

Machine learning

Сегодня большие данные генерирует практически каждая компания: объемы продаж по периодам, результаты скидок и акций, поведение пользователей на сайте. Все эти данные нужно анализировать, чтобы быть конкурентоспособным и не полагаться на интуицию. Самым перспективным подходом к анализу больших данных является machine learning (или машинное обучение).

Machine learning – почему машины?

Ежедневно количество данных растет. Большие данные – понятие относительное – для кого-то это объем от 1 петабайта, а для какой-то компании и 1 Гб – это уже много. Большие данные – повсюду: метеорологические данные, информация о покупателях торговой сети, данные о пробках и трафике в городах, пол и возраст жителей. Информации очень много и ее необходимо анализировать.

Но, к сожалению, с анализом таких объемов данных человек самостоятельно справиться не может. Вот здесь ему на помощь и приходит компьютер (или машина). Но машину необходимо научить анализировать данные – этот процесс называется машинное обучение, или machine learning.

Machine learning – виды обучения

Основная идея Machine learning заключается в том, чтобы компьютер не просто использовал созданный для него алгоритм, а самостоятельно обучался решению поставленной задачи.
Существуют 2 основных типа обучения – с учителем и без учителя.

— В случае обучения с учителем машине предоставляются данные и некие гипотезы, которые нужно проверить (на их основе машина и обучается).
— В случае без учителя у машины есть только данные, их свойства и нужно определить.

Задачи регрессии и классификации – обычно это стандартные задачи обучения с учителем. А вот задачи кластеризации или уменьшения размерности – задачи типа обучение без учителя.

Machine learning – нейронные сети

Одним из самых популярных методов Machine learning являются нейронные сети. Они были очень популярны в 80-90е года, но затем их популярность стала снижаться. В последнее время нейронные сети опять пользуются успехом. Это связано с тем, что сам метод нейронных сетей очень эффективен в обучении машин, но раньше компьютерам просто не хватала мощности для обработки всей нужной информации. Сегодня вычислительные возможности компьютеров выросли в разы, а значит пришло время вспомнить о нейронных сетях.

Нейронная сеть (или искусственная нейронная сеть) — это сеть нейронов, где каждый нейрон является математической моделью реального нейрона. С помощью нейронных сетей можно решать как минимум задачи регрессии и классификации и строить крайне сложные модели. Фактически же, нейрон в искусственной нейронной сети представляет собой математическую функцию (например, сигмоидную функцию), которой на вход приходит какое-то значение и на выходе получается значение, полученное с помощью той самой математической функции.

Machine learning – как научиться?

Машинное обучение, большие данные, нейронные сети – для многих из нас все это звучит сложно и очень сложно. Хорошая новость для тех, кто созрел для качественной аналитики своих личных больших данных.

Полезную аналитику сегодня стремятся делать не только крупные компании, которые обладают большими бюджетами на специалистов и программное обеспечение. Многие небольшие и средние компании уже задумались о том, как делать анализ данных не в Excel.

Если есть спрос, есть и предложение. На рынке представлено более 300 решений – аналитических систем, для работы с которыми не нужны специализированные знания. В чем их преимущество:

  1. Быстро устанавливать (как обычную программу – за пару минут)
  2. Легко осваивать (не требуются ИТ знания или знания статистики)
  3. Красивые и понятные результаты анализа (в виде интерактивных графиков и диаграмм)

Как выбрать такую систему? Например, можно воспользоваться результатами независимой оценки BI-систем от компании Garthner. Уже 6й год подряд лидером их рейтинга является аналитический продукт Tableau.

Попробуйте Tableau Desktop бесплатно. При возникновении любых вопросов относительно ПО наши IT-специалисты помогут вам!

Скачайте Tableau бесплатно
и получите обучающие материалы

Если у вас появятся вопросы, мы готовы помочь и ответить. Мы знаем все про Tableau!
Не полагайтесь на интуицию. Анализируйте!

Наша необычная коллекция обоев для рабочего стола!
Выбирай картинку и скачивай абсолютно бесплатно>>

x

Этот сайт использует файлы cookies, чтобы облегчить вам пользование нашим веб-сайтом.

Продолжая использовать этот веб-сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.